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在Python中利用内置SQLite3模块进行数据库操作的完整指南

在Python中，使用SQLite非常方便，Python内置了 SQLite3 模块，无需额外安装。SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，适用于小型项目和单用户应用。以下是一个简单的示例，演示如何在 Python 中使用 SQLite，并提供了常见的查询、增加、修改和删除功能。 首先，确保你的 ......
模块 SQLite3 数据库 指南 数据

基于esp8266的物联网温湿度监测模块

摘要 基于esp8266(esp01)的物联网(MQTT)温湿度监测模块;实现无线获取温湿度数据; 平台信息 Arduino IDE EMQX 原理简介 dht11温湿度底板 IO2接到了DHT11_DAT 实现 核心代码 /* 备注: - esp01s温湿度模块 - MQTT5.0 - serve ......
模块 8266 esp

for循环语法及案例

'''for循环和while循环的作用是一样的for循环一般常用于取值循环，循环的过程中，取出下列类型的每一个数据值字符串、列表、集合、元组、字典for循环语法：for 变量名 in 字符串/列表/集合/元组/字典 循环的代码(变量名拿到的是数据类型中的一个数据)'''# 获取列表中那些数据是奇数a ......
语法 案例 for

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random（随机数模块） random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法，可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块，你可以在Python程序中实现随机性和不确定性，以及进行各种随机相关的操作。例如，可以使用rand ......
random_json_os_hashlib_time 模块 常用 hashlib 方法

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random（随机数模块） random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法，可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块，你可以在Python程序中实现随机性和不确定性，以及进行各种随机相关的操作。例如，可以使用rand ......
random_json_os_hashlib_time 模块 常用 hashlib 方法

Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

pickle模块

pickle模块 【一】什么是pickle模块 pickle 模块是 Python 内置的一个序列化和反序列化的模块，它可以将 Python 对象转换为字节流，也可以将字节流转换回 Python 对象,只能用在python中。 json序列化以后得到的数据是 字符串 pickle 序列化以后的数据是 ......
模块 pickle

React jsx 语法解析 & 转换原理

jsx介绍 jsx是一种JavaScript的语法扩展（eXtension），也在很多地方称之为JavaScript XML，因为看起就是一段XML语法，用于描述UI界面，并且可以和JavaScript代码结合使用。 比起vue中的模板语法，更加灵活，且不需要学习模板语法中的特定标签，比如：v-if ......
语法 原理 React jsx amp

7、nginx模块之HTTP模块（2)

1. 对客户端请求的限制 1.1 按HTTP方法名限制用户请求 语法: limit_except method ... {....} 配置块:location Nginx 通过 limit_except 后面指定的方法名来限制用户请求。方法名可取值包括:GET、HEAD、POST、PUT、DELET ......
模块 nginx HTTP

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧 故障排查与维修技巧： 1. 检查电源线连接：首先检查电源线是否正确连接到电源模块和电源插座。确保插头牢固接触，并检查插座是否有电。 2. 检查输入电压：使用电压表测量输入电压是否正常。如果输入电压低于电源模块的额定电压范围，可能会导致故障。 3. 检 ......
电源模块 模块 故障 电源 BOSHIDA

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

7、nginx模块之HTTP模块（1)

1、概述 静态Web服务器的主要功能由ngx_http_core_module模块实现，一个完整的静态 Web 服务器还有许多功能是由其他的 HTTP 模块实现的。 一个典型的静态 Web 服务器包含多个 server 块和location 块，例如: http { gzip on; upstrea ......
模块 nginx HTTP

JsonPath语法

jsonpath的介绍: JsonPath是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。 JsonPath有许多编程语言，如Javascript，Python和PHP，Java。 JsonPath提供的json解析非常强大，它提供了类似正则表达式的语法，基本上可以满足所有你想要获得的json内容 ......
语法 JsonPath

从SpringBoot到DotNet_2.重构异步与完成用户模块

一、了解C#中的异步 ​ 假设项目部署的服务器的CPU只有1C1T，当一个请求进入服务器进行方法执行并等待返回的时候，CPU资源就会被占用，直到这个方法结束，在此期间别的请求也无法进入，就相当于在前端一直转圈等待。 ​ 上面的情况就是典型的单线程模型，在这种情况下同步方法会一直占用CPU，直到任务完 ......
SpringBoot 模块 用户 DotNet

Python模块之logging模块

logging模块 【一】概要 logging 模块是 Python 中用于记录日志的标准模块。它提供了一种灵活的方式来配置不同级别的日志消息，可以将日志消息输出到不同的地方，如控制台、文件、网络等。使用 logging 模块可以帮助开发者更好地理解程序的运行状态、诊断问题以及记录关键信息。 【二】 ......
模块 logging Python

【Python基础】Celery异步执行语法

1、简介 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。 消息中 ......
语法 基础 Python Celery

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

python系统模块之re

正则模块re: 元字符: 字符 描述 . 除换行符外的任意字符 \ 转义字符 [...] 字符集合,匹配任务其中一个 \d 数字:[0-9] \D 非数字:[^\d] \w 单词字符[A-Za-z0-9] \W 非单词字符[^\w] \s 空白字符[\t\r\n\f 空格] \S 非空白字符[^\s ......
模块 python 系统

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

FPGA模块化设计

模块化设计出发点 在实际地操作中，总有一些基础的模块需要不断地寻找，往往需要消耗大量的时间。为了节约模块化设计的时间，提高设计的效率。在这里将一些基础的模块全部进行封装，利用网络的便捷性，实现快速地基础模块的调用。同时在这个过程中，利用FPGA的拓展性，实现代码的最大化利用。同时，也考虑到模块化封装 ......
模块 FPGA

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码
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